python字典函数统计

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• 如何来理解Python中的字典数据类型

  大家好，我是IT共享者，人称皮皮。今天给大家讲解下Python中的字典数据类型。 一、前言 字典是Python中的数据类型，可让将数据存储在键/值对中。 二、什么是字典理解？ 字典理解是创建字典的一种优雅简洁的方法。 字典理解优化 使用字典理解优化函数。 例： # 字典理解例： square_dict = {num: num*num for num in range(1, 11)} print(square_dict) 运行结果： 注·：创建了square_dict带有数字平方键/值对的字典。但是，使用字典理解可以使在一行中创建字典。 三、使用
• 【九月打卡】第九天python字典常用方法

  课程名称：python全能工程师课程章节：python字典常用方法课程讲师：deweizhang课程内容：1、字典添加数据：[]处理法、update函数，内置函数setdefault字典没有索引。通过[]获取键key对应的值value，已有的key赋值给新值，就是修改，没有的key就是新建一个键值。update函数：将一个字典的元素添加到另一个字典中，如有相同的键，就会将对应的值覆盖掉。setdefault函数：获取指定key的值，若key不存在于字典中，添加key并将value设为默认值。字典中的key是唯一的。2、keys函数：获取字典中的键，返回伪列表dict.keys()values函数：获取字典中的值，返回伪列表dict.values()3、[]和get方法[]:获取值、修改值。获取的key不存在，则报错；dict.get(key,default = None)，若key不存在，则返回None，可指定默认值。4、字典的删除清除字典dict.clear()删除字典指定的key：dict.pop()d
• Python拉链法和开地址法实现字典

  Python字典(dictionary)是除列表之外python中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 在列表中使用下标索引可以快速的得到对应的值，那么我们需要做的有两件事情： 怎样把键计算出一个唯一值 怎样把这个唯一值均匀并且唯一的分布在长度固定的列表中 怎样把键计算出一个唯一值 > 因为字典的键是不可变的，可hash的，因此我们可以用hash函数计算key对应的唯一hash值。 怎样把这
• 自学Python：第十篇字典

  字典是Python中一种由‘键值’组成的常用的数据结构，我们可以把‘键’类比成单词，’值‘类比成单词的对应的意思，这样‘键值’相当于一种‘单词-意思’的对应，我们可以通过查询‘单词’，来得到他对应的‘意思’其实这个所谓的字典，就是相当于javascript的对象字面量{}1 字典的生成和基本操作Python中使用一对花括号‘{}’或者dict()函数来生成字典我们可以使用索引的方式向字典中插入键值我们也可以通过索引查询字典对应键的值字典中的键值是没有顺序的，因此，字典只支持用键去获取值2 键的不可变性字典是一种高效的储存结构，其内部使用是基于哈希值得算法，用来保证从保证从字典中读取键值对的效率，不过，哈希值算法要求字典的键必须是一种不可变类型字典的值的类型没有任何限制3 键的常用类型在不可变类型中，整数和字符串是键最常用的两种类型由于精度的问题，我们一般不使用浮点数作为键的类型元组也是一种常用的键值元组是有序的。4从属关系的判断与列表类似，可以用关键字in来判断某个键是否在字典中，

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• 3.1 len (字典) 函数 使用函数 len 获取字典中键值对的数量，示例如下：>>> x = {'a':'A', 'b':'B'}>>> len(x)2在第 1 行，创建一个具有 2 个键值对的字典；在第 2 行，使用函数 len (x) 获取字典 x 中键值对的数量；在第 3 行，结果显示字典 x 包含 2 个键值对。
• Python 内置函数 Python 解释器内置了很多函数，不用 import 即可使用这些内置函数。本小节讲解了 Python 中常见的内置函数，我们将这些函数分为 7 大类：类别功能系统帮助获取函数的使用帮助文件 IO读取标准输入、写标准输出、打开文件类型转换将整数转换为字符串、将字符串转换为整数数学运算常见的数学运算函数，例如：max 和 min复合数据类型列表、元组、字典等数据类型的构造对序列的操作对序列进行排序、筛选、映射面向对象相关判断类型之间的归属关系
• Numpy 的统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，例如对数组求和、用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。常用的统计函数如下：函数说明sum对数组中的全部或沿着轴向的元素求和。mean、median求数组的算术平均值、中位数std、var分别为标准差和方差min、max最小值和最大值argmin、argmax分别为最小和最大元素的索引cumsum所有元素的累计和cumprod所有元素的累计积percentile计算数组的百分比分位数
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 2. 描述性统计函数 下面我们列举了几个常用的重要函数，上一节已经讲述了 count () , sum () , mean () 函数，这里我们将不再讲述：函数名说明 min 计算最小值 max 计算最大值 cumsum 计算累计总和 describe 计算汇总统计下面我们通过具体的代码数据实例看一下各个函数的应用。1. min() 和 max() 函数这两个函数分别用于计算指定数据集中的最小值和最大值，默认的 axis=0 ，按列进行计算。# 导入pandas包import pandas as pd# 初始化数据df1=pd.DataFrame([[96,92],[85,None],[69,90]], index=[['语文','数学','英语']], columns=[['期中考试','期末考试']])print(df1)# --- 输出结果 --- 期中考试 期末考试语文 96 92数学 85 89英语 69 90# min 求数据集的最小值df1.min()# --- 输出结果 ---期中考试 69期末考试 89# max 求数据集的最大值df1.max()# --- 输出结果 ---期中考试 96期末考试 92# 结果解析：通过 min() 和 max() 函数的操作，我们可以看到求出数据集中的最大值和最小值，默认是按列计算，也可以通过参数 axis=1 设置按行计算；# max 求数据集的最大值 axis=1df1.max(axis=1)# --- 输出结果 ---语文 96数学 89英语 902. cumsum() 函数该函数用于计算累计数值总和，默认的 axis=0 ，按列进行计算，通过数据处理效果要区分和 sum () 函数的区别。# 导入pandas包import pandas as pd# 初始化数据df1=pd.DataFrame([[96,92,89,94],[85,89,91,90],[69,90,89,88]], index=[['语文','数学','英语']], columns=[['月考1','月考2','月考3','月考4']])print(df1)# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4语文 96 92 89 94数学 85 89 91 90英语 69 90 89 88# cumsum 计算累计总和，默认是按列计算df1.cumsum()# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4语文 96 92 89 94数学 181 181 180 184英语 250 271 269 272# sum 计算总和，默认是按列计算df1.sum()# --- 输出结果 ---月考1 250月考2 271月考3 269月考4 272# 结果解析：cumsum() 函数是累计求和，默认是在列上计算，可以看到各个月考的行数据“数学”是“语文”加“数学”成绩的和，“英语”则是“语文”加“数学”加“英语”的和。而 sum() 函数则是计算每列数据的总和，对各行数据没有影响。3. describe() 函数该函数用于计算一些统计数据，提供数据集的基本信息，包括范围、大小、波动趋势等待，用于进一步数据的分析，该函数用于计算列数据。该函数有三个核心参数：参数名说明 percentile 可选参数，要包含在输出中的百分位数，在 0-1 之间，默认 [.25, .5, .75]include 可选参数，包括的不同数据类型列表，默认只计算数值型，当为 all 时汇总的是所有列的数据；当为 object 时，汇总的是字符串列的数据；当为 number 时，汇总的是数字列的数据。exclude 可选参数，排除的数据类型列表下面我们通过代码操作数据集看一下详细的使用方法：# 导入pandas包import pandas as pd# 初始化数据df1=pd.DataFrame([[96,92,89,94,'A级'],[85,89,91,90,'C级'],[69,90,89,88,'B级']], index=[['语文','数学','英语']], columns=[['月考1','月考2','月考3','月考4','表现级别']])print(df1)# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4 表现级别语文 96 92 89 94 A级数学 85 89 91 90 C级英语 69 90 89 88 B级# describe 函数df1.describe()# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4count 3.000000 3.000000 2.000000 3.000000mean 83.333333 90.333333 90.000000 90.666667std 13.576941 1.527525 1.414214 3.055050min 69.000000 89.000000 89.000000 88.00000025% 77.000000 89.500000 89.500000 89.00000050% 85.000000 90.000000 90.000000 90.00000075% 90.500000 91.000000 90.500000 92.000000max 96.000000 92.000000 91.000000 94.000000# 结果解析：可以看到 describe() 函数统计分析后，默认的是只计算数值型，包含了多种分析信息，count：数据数量，mean：平均值，std：标准差，min：最小值，25%，50%，75%：对应的百分位上的分位数（计算方式为最大值减去最小值乘以对应的百分位，再加上最小值），max：最大值。这些统计项能清晰的让我们了解一组数据集的数据情况，进而选择合适的分析模型进行分析。# describe 设置include=‘all’df1.describe(include='all')# --- 输出结果 --- 月考1 月考2 月考3 月考4 表现级别count 3.000000 3.000000 3.000000 3.000000 3unique NaN NaN NaN NaN 3top NaN NaN NaN NaN C级freq NaN NaN NaN NaN 1mean 83.333333 90.333333 89.666667 90.666667 NaNstd 13.576941 1.527525 1.154701 3.055050 NaNmin 69.000000 89.000000 89.000000 88.000000 NaN25% 77.000000 89.500000 89.000000 89.000000 NaN50% 85.000000 90.000000 89.000000 90.000000 NaN75% 90.500000 91.000000 90.000000 92.000000 NaNmax 96.000000 92.000000 91.000000 94.000000 NaN# 结果解析：通过设置 include='all' describe() 函数计算所有列的数据，并且针对字符串型的数据会有 unique：不同的值有多少；top：出现频率最高的；freq：重复的次数。# describe 排除数值列 exclude=‘number’df1.describe(exclude='number')# --- 输出结果 --- 表现级别count 3unique 3top C级freq 1# 结果解析：通过设置 exclude 排除数值列，可以看到最后的描述性统计只有字符串列的数据。
• 2.COUNT函数统计总条数 以 student 表为例，先查看所有 student 信息： SELECT * FROM student;查询结果如下图：可以使用 COUNT() 函数统计全部学生数量：SELECT COUNT(*) FROM student;执行结果如下图：也可以对某一列使用 COUNT() 函数：SELECT COUNT(id) FROM teacher;执行结果如下图：Tips：如上图所示，COUNT(*) 或者 COUNT(id) 表示统计全部结果集条数 10，注意 COUNT() 函数也会对 NULL 值的数据进行统计。

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